Visión-lenguaje-acción

Investigación

Recursos de código y modelo para políticas de robots de Inteligencia Física.

Investigación

Recursos de modelos básicos de robots para flujos de trabajo de aprendizaje humanoides.

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NVIDIA Alpamayo 1.5 Nano es un modelo VLA de razonamiento abierto 10B para vehículos autónomos con razonamiento mejorado con aprendizaje por refuerzo, guía de navegación y respuesta visual a preguntas.

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DeeR-VLA estudia la inferencia dinámica de modelos multimodales para la ejecución de robots.

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Herramientas de ajuste para adaptar la predicción de acciones OpenVLA.

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InternVLA-M1 proporciona un marco de visión, lenguaje y acción guiado espacialmente para políticas de robots.

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Lanzamiento de código oficial y punto de control para modelos básicos de robots móviles: GNM, ViNT y NoMaD.

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Este repositorio es la implementación de "NaVILA: Legged Robot Vision-Language-Action Model for Navigation"

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Un marco para conectar modelos de visión y lenguaje con acciones robóticas.

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Investigación de políticas de robots utilizando representaciones de acciones latentes.

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InternNav proporciona una plataforma para desarrollar modelos básicos de navegación.

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Implementación de π₀, la arquitectura del modelo de base robótica propuesta por Physical Intelligence

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GraspVLA proporciona investigación de modelos de comprensión previamente entrenados con datos de acción sintéticos.

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🔥 SpatialVLA: un modelo de visión, lenguaje y acción mejorado espacialmente que se entrena en 1,1 millones de episodios de robots reales. Aceptado en RSS 2025.

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Implementación oficial de nuestro documento Dirigiendo a sus generalistas: mejora de los modelos básicos robóticos mediante orientación de valores (CoRL 2024)

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Código oficial para MoLe-VLA: modelo de acción de lenguaje de visión con salto dinámico de capas mediante una mezcla de capas para una manipulación eficiente del robot

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BAAI UniVLA proporciona un proyecto de investigación de modelo unificado de visión, lenguaje y acción.

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UniAct estudia representaciones de acciones universales para modelos de fundaciones incorporadas.

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X-VLA estudia transformadores de activación suave para el aprendizaje de visión, lenguaje y acción entre encarnaciones.

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HiMoE-VLA estudia políticas jerárquicas de combinación de expertos para el aprendizaje visión-lenguaje-acción.

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SimpleVLA-RL proporciona recursos de capacitación de aprendizaje reforzado para políticas VLA.

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VLAC: un modelo de visión, lenguaje, acción y crítica para el aprendizaje por refuerzo robótico en el mundo real

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VLA-RL proporciona código de aprendizaje por refuerzo para adaptar modelos VLA a la manipulación robótica.

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LingBot-VLA proporciona un proyecto de modelo básico de visión, lenguaje y acción.